Stories About AI
생성형 AI란(Generative AI) 최근 몇 년간 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나입니다. 이 글에서는 생성형 AI의 개념부터 핵심 기술, 응용 분야, 그리고 미래 전망까지 자세히 살펴보겠습니다. 1. 생성형 AI란? 정의와 기본 개념 생성형 AI란 무엇인가? 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 음성, 비디오
생성형 AI 단점, 그 가능성과 그림자 생성형 AI 단점 : 생성형 인공지능(Generative AI)은 주어진 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 이는 텍스트, 이미지, 음악, 동영상 등 다양한 형식의 데이터를 생성할 수 있으며, 그 잠재력은 무궁무진합니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 BERT, 그리고 DALL-E와 같은 모델들이 있습니다. 이러한 모델들은 자연어 처리, 이미지 생성, 번역,
빅데이터 시대가 도래하면서 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 한계를 극복하기 위한 새로운 데이터 관리 솔루션의 필요성이 대두되었습니다. 이에 대한 해답으로 등장한 것이 바로 NoSQL DB입니다. 이 글에서는 NoSQL 데이터베이스의 개념부터 주요 솔루션, 그리고 미래 전망까지 깊이 있게 살펴보겠습니다. 1. NoSQL 데이터베이스의 개념과 특징 NoSQL은 “Not Only SQL” 또는 “Non-SQL”의 약자로, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 한계를 극복하기 위해
NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스는 현대 데이터 관리의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 전통적인 관계형 데이터베이스와는 다른 접근 방식을 통해 대규모 데이터 처리와 유연한 스키마 관리를 가능하게 합니다. 이 글에서는 NoSQL 데이터베이스의 주요 유형과 그 특징을 자세히 살펴보겠습니다. 1. NoSQL 데이터베이스의 개요와 중요성 NoSQL 데이터베이스는 빅데이터 시대의 요구사항을 충족시키기 위해 등장했습니다. 관계형 데이터베이스의 한계를 극복하고, 대용량 데이터의
생성형 AI 문제점 재조명하다 생성형 AI의 문제점, 왜 주목해야 하는가? 생성형 AI 문제점 : 생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있는 이 기술은 자연어 처리, 이미지 생성, 음악 작곡 등 여러 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. OpenAI의 GPT 시리즈와 같은
빅데이터 3V 시대의 도래 빅데이터의 정의 빅데이터(Big Data)는 그 규모와 복잡성이 기존 데이터 처리 도구와 기술로는 처리할 수 없을 정도로 방대한 데이터를 의미합니다. 일반적으로 빅데이터는 데이터의 규모(Volume), 속도(Velocity), **다양성(Variety)**이라는 빅데이터 3V 특성으로 정의됩니다. 이러한 데이터는 전통적인 데이터베이스 관리 시스템으로는 처리하기 어려운 대량의 데이터로, 비즈니스 인사이트를 도출하거나 새로운 지식을 발견하는 데 사용됩니다. 빅데이터의 3V란 무엇인가요? 3V의
빅데이터는 최근 몇 년간 혁신적인 기술로서 많은 주목을 받고 있습니다. 다양한 산업 분야에서 빅데이터를 활용하여 효율성을 높이고, 새로운 인사이트를 도출하며, 고객 경험을 개선하는 등 다양한 이점을 누리고 있습니다. 의료, 금융, 제조, 소매업 등 모든 분야에서 빅데이터는 그 잠재력을 발휘하고 있습니다. 이를 통해 기업들은 경쟁 우위를 확보하고, 시장에서의 위치를 강화하고 있습니다. 그러나 빅데이터의 놀라운 잠재력과 이면에는
창의성의 법적 경계, 생성형 AI 저작권 생성형 AI 저작권 : 인공지능 기술의 급속한 발전은 우리 일상에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 그 중에서도 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있어 많은 주목을 받고 있습니다. 생성형 AI의 대표적인 예로는 언어 모델인 GPT-4와 이미지 생성 모델인 DALL-E 등이 있습니다. 이러한 AI는 창작의 새로운
빅데이터의 정의 빅데이터란 무엇인가? 빅데이터(Big Data)는 그 이름에서 알 수 있듯이 대규모의 데이터를 의미합니다. 그러나 단순히 데이터의 양이 많다는 것만을 의미하지는 않습니다. 빅데이터는 다양한 형태의 데이터가 빠르게 생성되고, 이를 분석하여 유의미한 정보를 도출하는 것을 포함합니다. 이는 전통적인 데이터 처리 방식으로는 다루기 힘든 규모와 복잡성을 지닌 데이터 세트를 의미합니다. 빅데이터의 핵심적인 특성은 일반적으로 ‘5V’로 요약됩니다: 데이터의
OCR 뜻 1.1 OCR 뜻 이란? OCR 뜻 (Optical Character Recognition, 광학 문자 인식)은 이미지 파일에서 텍스트를 추출하는 기술을 의미합니다. 주로 스캔된 문서, 사진, PDF 파일 등에서 사람이 읽을 수 있는 텍스트를 기계가 인식하고, 이를 디지털 데이터로 변환하는 과정입니다. OCR 기술을 통해 문서의 내용을 디지털화하면 검색, 편집, 저장 등이 용이해져 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수